От интуитивных решений к точному прогнозу спроса и выполнению плана продаж

Потому что они могут просто не увидеть подходящий вариант вовремя. Обычно покупатель рассматривает лишь несколько первых предложений. Если нужная квартира не попадает в этот список, вероятность покупки резко снижается, даже если она есть в наличии.

UNINUM анализирует предпочтения покупателей и рассчитывает рейтинг квартир для каждого сценария выбора. Благодаря этому сайт и менеджеры по продажам показывают клиенту наиболее подходящие варианты в числе первых. Это помогает быстрее находить квартиру, которая действительно соответствует ожиданиям покупателя, снижает количество потерянных клиентов и повышает конверсию отдела продаж. По статистике, если заинтересовавшая клиента квартира не входит в первые три предложенных варианта, 20–25% покупателей отказываются от покупки.

Экономический эффект зависит от особенностей проекта, качества данных и текущей ценовой политики. Поэтому UNINUM не обещает фиксированный рост выручки до начала работы.

Вместо этого система выявляет точки, где девелопер может недополучать прибыль: квартиры с заниженной стоимостью, неоптимальный ценовой баланс между похожими лотами, неэффективное распределение спроса и другие факторы, влияющие на экономику проекта.

После внедрения UNINUM помогает принимать более обоснованные решения по изменению цен, сохраняя план продаж и увеличивая потенциальную выручку. Например, только за счет корректной расстановки цен между сравниваемыми квартирами дополнительный прирост выручки может составить от 1,5 до 3%. Кроме того, система позволяет контролировать фактический экономический эффект: после внедрения UNINUM собирает статистику и сопоставляет результаты продаж с выполненными ценовыми рекомендациями, что дает возможность объективно оценить эффективность работы модели.

Большинство систем ориентируются на рынок: анализируют цены конкурентов, применяют типовые правила и помогают поддерживать актуальный прайс. UNINUM идет дальше — система рассчитывает цены, исходя из поведения именно ваших покупателей.

Алгоритмы машинного обучения анализируют историю продаж, бронирований, обращений и других данных девелопера, определяют реальную эластичность спроса и прогнозируют, как изменение цены повлияет на продажи каждого конкретного лота. Благодаря этому UNINUM не просто рекомендует новую цену, а показывает, как сохранить план продаж и одновременно увеличить выручку. Для работы системе достаточно внутренних данных компании — без необходимости собирать массивы информации о конкурентах.

Такое происходит довольно часто. Многие девелоперы уже пробовали внедрять системы, которые назывались динамическим ценообразованием, но не получили ожидаемого эффекта.

Причина не обязательно в качестве внедрения или выборе поставщика. Во многих случаях такие решения автоматизируют изменение цен по заданным правилам, но не прогнозируют, как изменение цены повлияет на спрос, выполнение плана продаж и выручку.

Подход UNINUM основан именно на прогнозировании. Перед тем как рекомендовать изменение цены, система рассчитывает ожидаемую реакцию покупателей и показывает прогноз последствий этого решения. Поэтому UNINUM помогает не просто менять цены, а принимать обоснованные коммерческие решения.

Если система умеет только автоматически пересчитывать цены, это еще не означает, что она использует динамическое ценообразование в полном смысле этого слова. Именно отсутствие прогноза чаще всего и становится причиной, почему предыдущие внедрения не приносили ожидаемого результата.

Да. Но важно понимать, что UNINUM не принимает решения вместо коммерческого директора. Система рассчитывает наиболее вероятный экономический эффект каждого изменения цены, а окончательное решение всегда остается за человеком.

Потому что при управлении сотнями или тысячами квартир необходимо одновременно учитывать историю продаж, эластичность спроса, взаимное влияние похожих лотов, текущий ассортимент, вероятность покупки каждого объекта и прогноз выполнения плана продаж. Выполнить такие расчеты вручную практически невозможно. UNINUM автоматизирует математическую часть работы, позволяя аналитику сосредоточиться на принятии бизнес-решений.

Нет. UNINUM показывает не только рекомендуемые цены, но и прогноз их влияния на продажи. Аналитик понимает логику рекомендаций и самостоятельно принимает решение, применять их или нет. Система не заменяет человека, а предоставляет ему более точные данные для принятия решений.

Точность рекомендаций UNINUM основана не на экспертных предположениях, а на математическом моделировании поведения покупателей. Перед тем как рекомендовать изменение цен, система рассчитывает прогноз продаж и показывает, как это решение может повлиять на выполнение плана и выручку.

За годы развития алгоритма UNINUM были обработаны данные более чем по 250 жилым комплексам, 630 000 бронирований и 210 000 сделок. Модель прошла 8320 часов анализа и проверки, обработала 8,3 млрд единиц данных и обеспечивает точность определения оптимальной цены до 98,2%.

Нет. Для построения рекомендаций UNINUM в первую очередь использует собственные данные девелопера: историю цен, бронирований и продаж, характеристики квартир, а также информацию о взаимодействии покупателей с объектами. Именно эти данные позволяют наиболее точно оценить поведение вашей аудитории и спрогнозировать спрос.

В отличие от подходов, основанных преимущественно на сравнении с конкурентами, UNINUM рассчитывает оптимальные цены исходя из особенностей именно вашего проекта, текущего ассортимента, маркетинговой стратегии и предпочтений ваших клиентов.

Безусловно, рыночная ситуация влияет на спрос, однако наибольшую ценность для принятия решений представляют данные о том, как реальные покупатели реагируют именно на ваши цены и предложения. Такой подход позволяет получать более точные рекомендации и эффективнее управлять продажами.

Да. Перед принятием решения мы проводим персональную демо-встречу, на которой показываем возможности UNINUM, рассказываем, как работает система, отвечаем на вопросы и демонстрируем, как она может применяться именно в вашей компании.

Следующий этап — пилотный запуск. Это платный проект с небольшим бюджетом, который позволяет в короткие сроки подключить и настроить данные, проверить работу системы на реальном жилом комплексе и оценить качество рекомендаций на практике.

Такой формат помогает убедиться, что UNINUM соответствует вашим задачам, еще до полномасштабного внедрения. По итогам пилотного проекта вы получаете работающую систему, подготовленные данные и понимание ожидаемого экономического эффекта.

Для работы UNINUM не требуется собирать специальные данные или перестраивать существующие бизнес-процессы. Как правило, достаточно информации, которая уже есть у большинства девелоперов.

В первую очередь используются:

• характеристики жилых комплексов, корпусов и квартир;
• текущие и исторические цены;
• история изменения статусов квартир (в продаже, бронь, продажа и т.д.);
• данные о бронированиях и заключенных сделках.

На этапе пилотного проекта наши специалисты помогают проверить качество данных, настроить их загрузку и при необходимости адаптировать структуру под требования системы. Это позволяет быстро подготовить UNINUM к работе без длительного и трудоемкого внедрения.

Даже если ваши данные неполные или требуют предварительной обработки, это не является препятствием для запуска. Мы помогаем определить минимально необходимый набор данных и подготовить его для получения первых прогнозов и рекомендаций.